Aplicações de PNL
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é uma tecnologia emergente que deriva várias formas de IA que vemos nos tempos atuais e seu uso para criar uma interface contínua e interativa entre humanos e máquinas continuará a ser uma prioridade para hoje e amanhã aplicações cada vez mais cognitivas. Aqui, vamos discutir sobre algumas das aplicações muito úteis da PNL.
Maquina de tradução
A tradução automática (MT), processo de tradução de um idioma ou texto de origem para outro idioma, é uma das aplicações mais importantes da PNL. Podemos entender o processo de tradução automática com a ajuda do seguinte fluxograma -
Tipos de sistemas de tradução automática
Existem diferentes tipos de sistemas de tradução automática. Vamos ver quais são os diferentes tipos.
Sistema MT Bilingue
Os sistemas de TA bilíngüe produzem traduções entre dois idiomas específicos.
Sistema MT Multilíngue
Os sistemas multilingues de TA produzem traduções entre qualquer par de línguas. Eles podem ser unidirecionais ou bidirecionais por natureza.
Abordagens para tradução automática (MT)
Vamos agora aprender sobre as abordagens importantes da tradução automática. As abordagens para MT são as seguintes -
Abordagem MT direta
É menos popular, mas é a abordagem mais antiga da MT. Os sistemas que usam essa abordagem são capazes de traduzir SL (idioma de origem) diretamente para TL (idioma de destino). Esses sistemas são bilíngües e unidirecionais por natureza.
Abordagem Interlíngua
Os sistemas que usam a abordagem Interlíngua traduzem SL para uma linguagem intermediária chamada Interlíngua (IL) e então traduzem IL para TL. A abordagem da Interlíngua pode ser entendida com a ajuda da seguinte pirâmide MT -
Abordagem de transferência
Três estágios estão envolvidos nesta abordagem.
No primeiro estágio, os textos da linguagem fonte (SL) são convertidos em representações abstratas orientadas ao SL.
No segundo estágio, as representações orientadas para SL são convertidas em representações orientadas para a linguagem de destino equivalente (TL).
Na terceira etapa, é gerado o texto final.
Abordagem empírica de MT
Esta é uma abordagem emergente para MT. Basicamente, ele usa grande quantidade de dados brutos na forma de corpora paralelos. Os dados brutos consistem no texto e suas traduções. Técnicas de tradução automática baseadas em analogia, em exemplos e em memória usam a abordagem empírica da MT.
Luta contra o spam
Um dos problemas mais comuns atualmente são os e-mails indesejados. Isso torna os filtros de spam ainda mais importantes porque é a primeira linha de defesa contra esse problema.
O sistema de filtragem de spam pode ser desenvolvido usando a funcionalidade PNL, considerando os principais problemas de falso-positivo e falso-negativo.
Modelos existentes de NLP para filtragem de spam
A seguir estão alguns modelos de PNL existentes para filtragem de spam -
Modelagem N-gram
Um modelo N-Gram é uma fatia de N caracteres de uma string mais longa. Neste modelo, N-gramas de vários comprimentos diferentes são usados simultaneamente no processamento e detecção de emails de spam.
Word Stemming
Os spammers, geradores de e-mails de spam, geralmente alteram um ou mais caracteres das palavras de ataque em seus spams para que possam violar os filtros de spam baseados em conteúdo. É por isso que podemos dizer que os filtros baseados em conteúdo não são úteis se eles não conseguem entender o significado das palavras ou frases no e-mail. Para eliminar esses problemas na filtragem de spam, foi desenvolvida uma técnica de lematização de palavras baseada em regras, que pode fazer a correspondência de palavras semelhantes e com sons semelhantes.
Classificação Bayesiana
Isso agora se tornou uma tecnologia amplamente usada para filtragem de spam. A incidência das palavras em um e-mail é medida em relação à sua ocorrência típica em um banco de dados de mensagens de e-mail não solicitadas (spam) e legítimas (spam) em uma técnica estatística.
Resumo Automático
Nesta era digital, o mais valioso são os dados, ou você pode dizer informações. No entanto, nós realmente nos tornamos úteis, assim como a quantidade necessária de informações? A resposta é 'NÃO' porque a informação está sobrecarregada e nosso acesso ao conhecimento e à informação excede em muito a nossa capacidade de compreendê-las. Temos uma necessidade séria de resumos de texto e informações automáticos, porque a inundação de informações pela Internet não vai parar.
O resumo de texto pode ser definido como a técnica para criar resumos curtos e precisos de documentos de texto mais longos. O resumo automático de texto nos ajudará com informações relevantes em menos tempo. O processamento de linguagem natural (PNL) desempenha um papel importante no desenvolvimento de um resumo automático de texto.
Responder perguntas
Outra aplicação principal do processamento de linguagem natural (PNL) é responder a perguntas. Os motores de busca colocam as informações do mundo ao nosso alcance, mas ainda faltam no que diz respeito a responder às perguntas colocadas pelo ser humano na sua língua natural. Temos grandes empresas de tecnologia como o Google também trabalhando nessa direção.
O atendimento de perguntas é uma disciplina da Ciência da Computação nas áreas de IA e PNL. Ele se concentra na construção de sistemas que respondem automaticamente às perguntas postadas por seres humanos em sua linguagem natural. Um sistema de computador que entende a linguagem natural tem a capacidade de um sistema de programa de traduzir as sentenças escritas por humanos em uma representação interna para que as respostas válidas possam ser geradas pelo sistema. As respostas exatas podem ser geradas fazendo análise de sintaxe e semântica das perguntas. Lacuna lexical, ambiguidade e multilinguismo são alguns dos desafios para a PNL na construção de um bom sistema de resposta a perguntas.
Análise de sentimentos
Outra aplicação importante do processamento de linguagem natural (PNL) é a análise de sentimento. Como o nome sugere, a análise de sentimento é usada para identificar os sentimentos entre vários posts. Também é usado para identificar o sentimento em que as emoções não são expressas explicitamente. As empresas estão usando a análise de sentimento, um aplicativo de processamento de linguagem natural (PNL) para identificar a opinião e o sentimento de seus clientes online. Isso ajudará as empresas a entender o que seus clientes pensam sobre os produtos e serviços. As empresas podem julgar sua reputação geral a partir de postagens de clientes com a ajuda da análise de sentimento. Dessa forma, podemos dizer que além de determinar a polaridade simples, a análise de sentimento entende os sentimentos em contexto para nos ajudar a entender melhor o que está por trás da opinião expressa.